1. Acosta G., Todorovich E.: Genetyczne algorytmy w sterowaniu rozmytym: praktyczny synergizm w zastosowaniu przemysłowym. Computers in Industry 52 (Elsevier 2003) 183-195.
2. Amborski K.: Teoria sterowania, podręcznik programowany. PWN, Warszawa, 1987.
3. Anastassiou G.A.: Fuzzy mathematics approximation theory. Springer Verlag- Berlin Heidelberg, 2010, ISBN 978-3-642-11219-5.
4. Antoniewicz J.: Automatyka. WNT, Warszawa, 1973.
5. Antoniewicz R., Misztal A.: Matematyka dla studentów ekonomii. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1997
6. Ashok Kusagur A., Kodad S.F., Sankar Ram B.V.: Modeling, design & simulation of an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for speed control of induction motor. International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 6, no. 12, 2010.
7. Aström K.J., Hägglund T.: PID Controllers. 2nd Edition. Instruments Society of America, 1995.
8. Bellman R.: Adaptacyjne procesy sterowania. Przewodnik problemowy. PWN, Warszawa, 1965.
9. Bellman R.E., Zadeh L.A.: Decision making in a fuzzy environment. Management Science 17, pp. 141-164, 1970.
10. Belohlavek R., Klir G.J.: Concepts and fuzzy logic. The MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England. 2011 Massachusetts Institute of Technology. ISBN 978-0-262-01647-6.
11. Błażewicz J., Cellary W., Słowiński R., Węglarz J.: Badania operacyjne dla informatyków. WNT, Warszawa, 1983.
12. Boulet B., Lalli G., Ajersch M.: Modeling and control of an electric arc furnace. Centre for Intelligent Machines, McGill University, Montréal, Canada, 2003.
13. Bousserhane I.K., Hazzab A., Rahli M., Mazari B., Kamli M.: Optimal fuzzy gains scheduling of PI controller for induction motor speed control. Faculty of Electrical Engineering and Informatics, Technical University of Košice, Slovak Republic, 2007, ISSN 1335-8243.
14. Bryant B.W. Jr: Identification, simulation and optimization of an electric arc furnace certificate of approval master’s thesis. Graduate College, The University of Iowa, 2006.
15. Brzózka J., Szcześniak J.: Układ regulacji prędkości obrotowej typu MFC z regulatorem rozmytym. Zeszyty Naukowe nr 1(73) Akademii Morskiej w Szczecinie. ISSN 0209-2069, Explo-Ship 2004.
16. Brzózka J.: Regulatory i układy automatyki, Warszawa 2004, Wydawnictwo Mikom, ISBN 83-7279-380-8.
17. Bubnicki Z.: Teoria i algorytmy sterowania. PWN, Warszawa, 2005.
Heidelberg 2009.
19. Buckley James J.: Symulacja systemów rozmytych. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2005.
20. Bush L.: Fuzzy logic controller for the inverted pendulum problem. Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute, New York, 2001.
21. Bydałek A.W., Bydałek A.: Podstawy metalurgii w odlewniczych procesach rafinacyjnych. Uniwersytet Zielonogórski. Zielona Góra, 2007.
22. Byrne J.P.:GA-Optimisation of a Fuzzy Logic Controller. School of Electronic Engineering, Dublin City University, 2003
23. Cammarata L., Yliniemi L.: Development of a self-tuning fuzzy logic controller for a rotary dryer. Report A no. 10, Control Engineering Laboratory, Department of Process Engineering, University of Oulu, 1999.
24. Canon M.D., Cullum C.D., Polak E.: Sterowanie optymalne i programowanie matematyczne. WNT, Warszawa, 1975.
25. Castillo O., Pedrycz W., Kacprzyk J.: Evolutionary design of intelligent systems in modeling, simulation and control. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009, ISBN 978-3-642-04513-4.
26. Chen G., Pham T.T.: Introduction to fuzzy sets, fuzzy logic, and fuzzy control systems. CRC Press LLC 2001, ISBN 0-8493-1658-8.
27. Cheng C.-B., Cheng C.-J., Lee E.S.: Neuro-fuzzy and genetic algorithm in multiple response optimization. Computers and Mathematics with Applications 44 (2002) 1503-1514.
28. Cordón O., Herrera F., Hoffmann F., Magdalena L.: Genetic fuzzy systems evolutionary tuning and learning of fuzzy knowledge bases. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2001, ISBN 981-02-4016-3.
29. Cordón O., Herrera F., Villar P.: Generating the knowledge base of a fuzzy rule-based system by the genetic learning of the data base. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 9, no. 4, 2001.
30. Cus F., Balic J., Zuperl U.: Hybrid ANFIS-ants system based optimisation of Turing parameters. Journal of Achievements in Materials and Manufacturing Engineering. Volume 36 Issue 1 September 2009.
31. Czarkowski D.: Identyfikacja oraz strojenie regulatora PID przy wykorzystaniu pakietu MATLAB. Praca magisterska, Akademia Morska w Gdyni, Wydział Elektryczny, Katedra Automatyki Okrętowej, 2002.
32. Czekalski P.: Evolution–fuzzy rule based system with parameterized consequences. Int. J. Appl. Math. Comput. Sci., 2006, Vol. 16, No. 3, 373–385.
33. De Larminat P., Thomas Y.: Automatyka – układy liniowe. Tom 1. Sygnały i układy. WNT, Warszawa, 1983.
34. De Larminat P., Thomas Y.: Automatyka – układy liniowe. Tom 2. Identyfikacja. WNT, Warszawa, 1983.
35. De Larminat P., Thomas Y.: Automatyka – układy liniowe. Tom 3. Sterowanie. WNT, Warszawa, 1983.
12. Literatura 151 WNT, Warszawa, 1976.
37. Du X., Li P.: Fuzzy logic control optimal realization using GA for multi–area AGC systems. International Journal of Information Technology, vol.12, no.7, Beijing Jiaotong University, China, 2006.
38. Dualibe C., Verleysen M., Jespers P.: Design of analog fuzzy logic controllers in CMOS technologies. Implementation, test and application. Kulwer Academic Publishers 2003. New York, Boston, Dordrecht, Moscow. ISBN 1-4020-7359-3. 39. Dubey M., Dubey A.: Genetic algorithm based design of fuzzy logic power system
stabilizers in multimachine power system. World Academy of Science, Engineering and Technology 66, 2010.
40. Dukkipati R.V.: Analysis and design control systems using MATLAB. New Age International (P) Limited, Publishers 2006, ISBN 978-81-224-2484-3.
41. Encyklopedia techniki. Automatyka. WNT, Warszawa, 1972.
42. Encyklopedia techniki. Metalurgia. Wydawnictwo „Śląsk”. Katowice, 1978.
43. Erenoglu I., Eksin I., Yesil E., Guzelkaya M.: An intelligent hybrid fuzzy PID controller. Proceedings 20th European Conference on Modelling and Simulation 2006, ISBN 0-9553018-0-7 / ISBN 0-9553018-1-5 (CD).
44. Escamilla-Ambrosio P.J., Mort N.: Auto-tuning regulatorów rozmytych. 15th Triennial World Congress, Barcelona, Spain. 2002 IFAC.
45. Fabijańczyk J.: Urządzenia do obróbki cieplnej. Wydawnictwa Szkolne i Pedago-giczne. Warszawa, 1975.
46. Farzan R., Aminollah K.: Design a nonlinear fuzzy PID controller for control of nonlinear HVAC systems. http://www.wseas.us/e-library/conferences/athens2003/ papers/465-146.pdf, dostęp: marzec 2014.
47. Findeisen W.: Poradnik inżyniera. Automatyka. WNT, Warszawa, 1973.
48. Findeisen W.: Technika regulacji automatycznej. Wydanie 2. PWN, Warszawa, 1969.
49. Fleming P.J., Purshouse R.C.: Genetic Algorithms in Control Systems Engineering. Research Report No. 789. Department of Automatic Control and Systems Engineering, University of Sheffield, UK, 2001.
50. Freeman J.A., Skapura D.M.: Neural networks algorithms, applications, and programming techniques. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1991, ISBN 0-201-51376-5.
51. Gadoue S.M., Giaouris D., Finch J.W.: Tuning of PI speed controller in DTC of induction motor based on genetic algorithms and fuzzy logic schemes. Power Electronics, Drives and Machines Group, School of Electrical, Electronic and Computer Engineering, Newcastle upon Tyne, UK.
52. Goldberg, D.E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 2003
53. Górecki H.: Analiza i synteza układów regulacji z opóźnieniem. WNT, Warszawa, 1971.
54. Górecki H.: Optymalizacja i sterowanie systemów dynamicznych. Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH. Kraków, 2006.
55. Górniak K.: Wpływ opóźnienia na dynamikę układów z regulacją klasyczną i rozmytą. Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, nr 65, Wrocław, 2011.
56. Gran R.J.: Numerical Computing with Simulink, Volume I. Creating Simulations. Applied Mathematics, 2007, ISBN 978-0-898716-37-5.
57. Gutenbaum J.: Problemy teorii regulatorów. WNT, Warszawa, 1975.
58. Hanss M.: Applied Fuzzy Arithmetic. An Introduction with Engineering Applications. Springer Berlin Heidelberg New York, 2005, ISBN 3-540-24201-5.
59. Hauser J.: Podstawy elektrotermicznego przetwarzania energii. Zakład Wydawniczy K. Domke. Poznań, 1996.
60. Hering M.: Podstawy elektrotermii. Część I. WNT, Warszawa, 1992. 61. Hering M.: Podstawy elektrotermii. Część II. WNT, Warszawa, 1998.
62. Holtzer M.: Procesy metalurgiczne i odlewnicze stopów żelaza. Podstawy fizykochemiczne. PWN, Warszawa, 2013.
63. Hu B., Mann G.K.I., Gosine R.G.: New methodology for analytical and optimal design of fuzzy PID controllers. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 7, no. 5, 1999.
64. Jager R.: Fuzzy logic in control. Rene Jager, 1995, ISBN 90-9008318-9.
65. Jantzen J.: Foudations of fuzzy control. John Wiley and Sons, Ltd. ISBN 0-470-02963-3.
66. Jędrzykiewicz Z.: Teoria sterowania układów jednowymiarowych. Wydawnictwo Naukowo-Dydaktyczne, Kraków, 2002
67. Kacprzyk J.: Wieloetapowe sterowanie rozmyte. WNT, Warszawa, 2001. 68. Kaczorek T.: Teoria sterowania i systemów. PWN, 1999.
69. Kavacic Z., Bogdan S.: Fuzzy controller design theory and applications. CRC Press Taylor & Francis Group, 2006, ISBN 0-8493-3747-X.
70. Khan S., Abdulazeez S.F., Adetunji L.W., Alam A.Z., Salami M.J.E., Hameed S.A.,
Abdalla A.H., Islam M.R.: Design and implementation of an optimal fuzzy logic controller using genetic algorithm. Journal of Computer Science 4 (10):
799-806, 2008, ISSN 1549-3636.
71. Knychas S., Szabat K.: Neuronowo-rozmyty regulator prędkości silnika prądu stałego oparty na przedziałowych zbiorach rozmytych typu-2. Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, nr 64, Wrocław, 2010.
72. Koreň J., Jelč I.: Optimalizácia tavenia liatiny. Vydavateľstvo technickej a ekonomickej literatury. Bratislava, 1988.
73. Kosowski A.: Podstawy odlewnictwa. Wydawnictwo Naukowe „Akapit”. Kraków, 2008.
74. Kouvaritakis B.,Cannon M.: Nonlinear predictive control. Theory and practice. The Institution of Engineering and Technology, Michael Faraday House, United Kingdom 2001, ISBN 978-0-85296-984-7.
12. Literatura 153 Warszawa, 1984.
76. Kumar V., Mittal A.P.: Parallel fuzzy P + fuzzy I + fuzzy D controller. Design and performance evaluation. International Journal of Automation and Computing Paper Reference No.: 2009-054.
77. Kumar V., Rana, K.P.S., Gupta V.: Real-time performance evaluation of a fuzzy PI + fuzzy PD controller for liquid-level process. International Journal of Intelligent Control and Systems, vol. 13, no. 2, 89-96, 2008.
78. Kuśmierek Z.: Pomiary mocy i energii w układach elektroenergetycznych. WNT, Warszawa, 1994.
79. Lafifi M.M., Boulebtateche B., Afifi S., Oualia Z., Lakel R., Bedda M., Labed F.: Physical Modeling and Control of Electric Arc Furnace by Neutral Inverse Model. Asian Journal of Information Technology5 (9): 1028-1033, 2006. Medwell Online, 2006.
80. Lakshmikantham V., Mohapatra R.N.: Theory of fuzzy differential equations and inclusions. Tayler and Francis, London, 2003, ISBN 0-415-30073-8.
81. Legierski T. i inni.:, Rys historyczny, Rozdział 1.1, [w:] Programowanie Sterowników PLC, Wydawnictwo Pracowni Komputerowej Jacka Skalmierskiego, Gliwice 1998
82. Li T.-H.S., Shieh M.-Y.: Design of a GA-based fuzzy PID controller for non-minimum phase systems. Fuzzy Sets and Systems 111 (2000) 183-197.
83. Li W., Chang X.: Application of hybrid fuzzy logic proportional plus conventional integral-derivative controller to combustion control of stoker-fired boilers. Fuzzy Sets and Systems 111 (2000) 267}284, Tsinghua University, Beijing, China.
84. Logika rozmyta. Materiały pomocnicze. Katedra Systemów Multimedialnych. https://sound.eti.pg.gda.pl/student/sim/logika_rozmyta.pdf, data pobrania 15.09.2016.
85. Łysakowska B., Mzyk G.: Komputerowa symulacja układów automatycznej regulacji w środowisku MATLAB/Simulink. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2005.
86. M.C.Sousa J.M.C., Kaymak U.: Fuzzy decision making in modeling and control. World Scientific Series in Robotics an Intelligent Systems - Vol. 27. ISBN 981-02-4877-6.
87. Mahmoud T.S., Hong T.S., Marhaban M.H.: Neuro fuzzy and self tuning fuzzy controller to improve pitch and yaw control systems responses of wwin rotor MIMO system. World Academy of Science, Engineering and Technology 50, 2009.
88. Malhotra R., Singh N., Singh Y.: An efficient fuzzy-GA flow control of turbine compressor system-A process control case study. International Journal of Advancements in Computing Technology Volume 2, Number 4, October 2010. 89. Malhotra R., Singh N., Singh Y.: Design of embedded hybrid fuzzy-GA control
strategy for speed control of DC motor: A servo control case study. International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), vol. 6, no. 5, 2010.
90. Man K.F., Tang K.S., Kwong S.: Genetic Algorithms: Concepts and Applications. IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 43, no. 5. October 1996.
robotic manipulator. International Journal of Electrical and Electronics Engineering 2:4, 2008.
92. Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, Warszawa, 1999.
93. Molecki B.: Algorytmy genetyczne a logika rozmyta. Politechnika Wrocławska 1998. 94. Mrozek B., Mrozek Z.: MATLAB i Simulink. Poradnik użytkownika. Helion, Gliwice,
2010.
95. Mrozek B.: Projektowanie regulatorów rozmytych w środowisku MATLAB-Simulink. Pomiary Automatyka Robotyka, 11/2006, s. 5÷12.
96. Murza Mucha P.: Metalurgia topienia metali. Wydawnictwa Szkolne i Pedago-giczne. Warszawa, 1969.
97. Nowak-Brzezińska A.: Logika rozmyta. http://zsi.ii.us.edu.pl/~nowak/zaocznese/ logikaRozmyta.pdf, data pobrania 31.03.2015.
98. Odlewnictwo współczesne. Poradnik Odlewnika. Tom I: Materiały. Wydawnictwo Stowarzyszenia Technicznego Odlewników Polskich. Kraków, 2013.
99. Oprzędkiewicz I.: Automatyka i Robotyka. Materiały dydaktyczne WIMiR, Kraków, 2013
100. Osowski S., Cichocki A., Siwek K.: MATLAB w zastosowaniu do obliczeń obwodowych i przetwarzania sygnałów. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2006.
101. Ostanin A.: Metody optymalizacji z MATLAB. Wydawnictwo NAKOM. Poznań, 2009.
102. Ottens M., Jaouad S.: Einführung in die regelungstechnik mit fuzzy-logik. Fachbereich VI (Informatik und Medien), Technische Fachhochschule Berlin, Wintersemester 2009/2010.
103. Passino K.M., Yurkovich S.: Fuzzy control. Addison Wesley Longman, Inc. 1998, ISBN 0-201-18074-X.
104. Patrick D., Fardo S.: Industrial process control system. Second Edition. Published by The Fairmont Press, Inc., Lilburn, 2009. ISBN 978-1-4398-1576-2.
105. Pavliska V.: Technika fuzzy modelování v algoritmickém a programovém zpracování. Praca Doktorska, Přirodovědecka Fakulta, Ostravska Univerzita v Ostravě, 2009. 106. Paz R.A.: The design of the PID controller. Klipsch School of Electrical and
Computer Engineering, 2001.
107. Pełczewski W.: Teoria sterowania. Ciągłe stacjonarne układy liniowe. WNT, Warszawa, 1980.
108. Perrot N., Me L., Trystram G., Trichard J.-M., Decloux M.: Optimal control of the microfiltration of sugar product using a controller combining fuzzy and genetic approaches. Fuzzy Sets and Systems 94 (1998) 309—322.
109. Piech H.: Wielokryterialna optymalizacja na bazie wiedzy niepewnej. Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa, 2007.
110. Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 1999.
12. Literatura 155 111. Podrzucki C.: Żeliwo. Struktura, właściwości, zastosowanie. Tom I. Wydawnictwo
ZG STOP, Kraków 1991.
112. Podrzucki C., Szopa J.: Piece i urządzenia metalurgiczne stosowane w odlewnictwie. Wydawnictwo „Śląsk”. Katowice, 1982.
113. Poradnik inżyniera. Odlewnictwo. Tom I. WNT, Warszawa, 1986.
114. Pułaczewski J.: Podstawy regulacji automatycznej. Wydawnictwa Szkolne i Pedago-giczne. Warszawa, 1977.
115. Rajagopalan A., Washington G., Rizzoni G., Guezennec Y.: Development of fuzzy logic and neural network control and advanced emissions modeling for parallel hybrid vehicles. National Renewable Energy Laboratory, Subcontractor Report NREL/SR-540-32919, December 2003.
116. Ravi S., Balakrishnan P.A.: Stable self tuning genetic fuzzy temperature controller for plastic extrusion system. International Journal of Reviews in Computing 2009-2011 IJRIC & LLS. ISSN: 2076-3328.
117. Rodacki T., Kandyba A.: Urządzenia elektrotermiczne. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej. Gliwice, 2002.
118. Rojtenberg J.N.: Teoria sterowania. PWN, Warszawa, 1978.
119. Rosołowski E.: Podstawy regulacji automatycznej. http://www.rose.pwr.wroc.pl/ PMS/Literatura.pdf, pobrane 14.09.2015.
120. Rozenberg W.J.: Wstęp do teorii błędów systemów pomiarowych. Biblioteka Naukowa Inżyniera. PWN, Warszawa, 1982.
121. Rui O., Hajizadeh A., Undeland T.M.: Parameter optimization of a fuzzy logic controller for a power electronics boots converter using genetic algorithms. Electrical Power Engineering, Norwegian University of Science and Technology, Trondheim, Norway.
122. Sangeetha B., Geetha K., Anbarasan S.: Design of artificial intelligent controllers for switched reluctance motor. Elixir Elec. Engg. 29 (2010) 1756-1761, ISSN 1756 2229 -712X.
123. Senkara T.: Piece grzewcze w hutnictwie żelaza. Zasady budowy, remontów i obsługi. Wydawnictwo „Śląsk”. Katowice, 1974.
124. Shabib G., Mesalam Abodel Gayed, Rashwan A.M.: Optimal tuning of PID controller for AVR system using modified particle swarm optimization. Proceedings of the 14th International Middle East Power Systems Conference (MEPCON’10), Cairo University, Egypt, December 19-21, 2010, Paper ID 170.
125. Sivanandam S.N., Sumathi S., Deepa S.N.: Introduction to fuzzy logic using MATLAB. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007, ISBN 978-3-540-35780-3. 126. Skoczowski S., Osypiuk R., Pietrusewicz K.: Odporna regulacja PID o dwóch
stopniach swobody. PWN, Warszawa, 2006.
127. Sőderstrőm T., Stoica P.: Identyfikacja systemów. PWN, Warszawa, 1997. 128. Sorelmetal: o żeliwie sferoidalnym. Metals-Minerals, Warszawa, 2006
129. Stolarska J.B.: Odlewanie precyzyjne konstrukcji o strukturze komórkowej. Praca Dyplomowa Magisterska. AGH, Kraków, 2012.
Szkolne i Pedagogiczne, Warszawa, 1978.
131. Śmierciak P., Ziółkowski E.: Porównanie wyników symulacji wpływu kształtu i amplitudy zakłóceń na jakość sterowania piecem oporowym w układzie z regu-latorem PID lub rozmytym. Archive of Foundry Engineering. Polish Academy of Sciences. Vol. 15, iss. 4, pp. 133-138, 2015.
132. Tadeusiewicz R., Gąciarz T., Borowik B., Leper B.: Odkrywanie właściwości sieci neuronowych przy użyciu programów w języku C#. Polska Akademia Umiejętności. Międzywydziałowa Komisja Nauk Technicznych. Kraków 2007.
133. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza. Warszawa 1993.
134. Tanaka K., Wang H.O.: Fuzzy control systems. Design and analysis. John Wiley and Sons, Inc. ISBN 0-471-22449-6.
135. Tang K.S., Man K.F., Chen G., Kwong S.: An optimal fuzzy PID controller. IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 48, no. 4, 2001.
136. Tomera M.: Badanie układu sterowania z regulatorem PID. http://atol.am.gdynia.pl/ ~tomera/ts/pid_lab.pdf, data pobrania 01.07.2016.
137. Vaishnav S.R., Khan Z.J.: Design and performance of PID and fuzzy logic controller with smaller rule set for higher order system. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2007, San Francisco, USA.
138. Vaishnav S.R., Khan Z.J.: Performance of tuned PID controller and a new hybrid fuzzy PD + I controller. World Journal of Modelling and Simulation, vol. 6 (2010), no. 2, pp. 141-149. ISSN 1 746-7233.
139. Verbruggen H.B., Zimmermann H.J., Babuška R.: Fuzzy algorithms for control. Kluwer Academic Publishers, 1999. Massachusetts 02061 USA.
140. Wnuk P.: Algorytmy optymalizacji struktury rozmytych modeli dynamicznych. Praca Doktorska, Politechnika Warszawska. Warszawa, 2004.
141. Xu J.-X., Hang C.-C., Liu C.: Parallel structure and tuning of a fuzzy PID controller. Automatica 36 (2000) 673-684.
142. Yu C.C.: Autotuning of PID controllers. A relay feedback approach. 2nd Edition. Springer-Verlag London Limited 2006, ISBN 1846280362.
143. Zadeh L.A.: Fuzzy sets. Information and Control, 8, pp. 338-353, 1965.
144. Zadeh L.A.: Fuzzy algorithms. Information and Control, 12, pp. 94-102, 1965.
145. Zamri O., Cees B.: Genetic fuzzy control for autonomous ducted-fan VTOL UAV. 26th International Congress of the Aeronautical Sciences, 2008.
146. Zhang J., Wang N., Wang S.: A developed method of tuning PID controllers with fuzzy rules for integration processes. Proceeding of the 2004 American Control Conference, Boston, Massachusetts June 30 - July 2, 2004.
147. Zheng J., Zhao S., Wei S.: Application of self-tuning fuzzy PID controller for a SRM direct drive volume control hydraulic press. Control Engineering Practice, 2009. 148. Ziółkowski E., Śmierciak P.: Comparison of energy consumption in the classical
(PID) and fuzzy control of foundry resistance furnace. Archive of Foundry Engineering. Polish Academy of Sciences. Vol. 12, iss. 3, pp. 129-132, 2012.
12. Literatura 157 149. Ziółkowski E., Śmierciak P.: Kryteria optymalizacji w systemach sterowania
rozmytego piecami odlewniczymi. Archive of Foundry Engineering. Polish Academy of Sciences. Vol. 14, iss. 2, pp. 95-100, 2014.
150. Ziółkowski E.: Modelowanie namiarowania wsadu do pieców odlewniczych z uwzględnieniem materiałów wsadowych o rozmytych parametrach. Rozprawy – Monografie nr 169, AGH, Kraków 2008.
151. Zulfatman, M. F. Rahmat: Application of self-tuning fuzzy PID controller on industrial hydraulic actuator using system identification approach. International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems, vol. 2, no. 2, 2009.
152. Żelazny M.: Podstawy automatyki. PWN, Warszawa, 1976.
153. Żurada J., Barski M., Jędruch M.: Sztuczne sieci neuronowe. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1996. 154. www.brydexb.pl 155. www.czylok.com.pl 156. www.furnace-construction.co.uk 157. www.industryfurnace.com 158. www.mathworks.com/help/gads/index.html 159. http://www.michalbereta.pl/dydaktyka/alg_imm/klasyczny_algorytm_genetyczny.pdf data aktualizacji 02.01.2015 160. www.nabertherm.pl 161. www.remixsa.pl 162. www.tlfurnace.com 163. https://www.uci.agh.edu.pl 164. www.wcss.pl